まえがき
1 相関係数
　1.1 成績データの相関係数
　1.2 手のデータの相関係数
　1.3 相関係数の安定性
　1.4 分散と共分散
　1.5 数理的補足--相関係数
2 主成分分析
　2.1 主成分分析とは
　2.2 共分散行列による主成分分析--手のデータ
　2.3 相関行列による主成分分析(1) --成績のデータ
　2.4 相関行列による主成分分析(2)--被服のデータ
　2.5 因子負荷量--漢字テストの分析
　2.6 歯の咬耗度に基づく主成分分析
　2.7 主成分スコア低次元空間表現
　2.8 主成分軸の回転
　2.9 固有値の信頼区間
　2.10 固有ベクトルの信頼性
　2.11 数理的補足--主成分分析
3 判別分析
　3.1 判別分析とは
　3.2 マハラノビスの距離
　3.3 判別分析の考え方
　3.4 2変量の判別分析
　3.5 線形判別関数
　3.6 多変量の判別分析--筆跡鑑定のデータ
　3.7 変数選択による判別分析--逐次法(1)
　3.8 変数選択による判別分析--逐次法(2)
　3.9 変数選択による判別分析--AIC 規準・誤判別確率
　3.10 線形判別分析の頑健性
　3.11 逐次法における規準値とAIC 規準
　3.12 数理的補足--判別分析
4 重回帰分析
　4.1 重回帰式とは
　4.2 1変数の場合の回帰式
　4.3 2変数の回帰分析
　4.4 残差分散, 重相関係数
　4.5 回帰係数の信頼区間
　4.6 多重共線性
　4.7 説明変数の選択--逐次法
　4.8 説明変数の選択--AIC とCp
　4.9 逐次法における規準値とAIC 規準
　4.10 主成分回帰
　4.11 偏相関係数
　4.12 数理的補足--重回帰分析
5 因子分析
　5.1 因子分析とは
　5.2 因子分析モデルと回転
　5.3 推測法
　5.4 白人の手のデータ
　5.5 数理的補足--因子分析
6 正準相関分析
　6.1 正準相関とは
　6.2 正準相関--成績のデータ
　6.3 寄与率と次元
　6.4 正準相関分析--歯の咬耗度データ
　6.5 正準相関の安定性
　6.6 数理的補足--正準相関
A 行列・固有値
　A.1 行列
　A.2 多変量データと基礎統計量の行列表示
　A.3 行列式と逆行列
　A.4 固有値・固有ベクトル
B 多変量分布
　B.1 身長の分布と正規分布
　B.2 2次元正規分布
　B.3 数理的補足--多変量正規分布
文献
索　　　引